【问题标题】:Does each partition of a date partitioned table in Google Big Query have its own cache?Google Big Query 中日期分区表的每个分区是否都有自己的缓存?
【发布时间】:2016-08-17 09:37:35
【问题描述】:

我的一位客户正在使用 Google BigQuery,但他有点担心所涉及的费用。经过仔细检查,许多插入查询通常会产生高昂的成本,因为缓存会不断失效。我建议为此使用日期分区表。这将确保查询仅针对表的不同部分运行,从而降低成本。

但我的客户确实经常针对旧分区运行,但这些分区很少更新。如果每个分区也都维护自己的缓存,那将是有意义的,但我一直找不到任何官方文档说明这一点。因为我想给客户一个新的成本预测的估计值,所以如果我能确认为每个分区维护单独的缓存会很好。

【问题讨论】:

  • 您能否分享一下您已达到并希望削减的大致成本。
  • 您可以手动获取临时表中的结果,并在其上设置过期时间,以便自动清理。
  • @Pentium10 感谢您提供的替代方案,目前看来,这样做或手动分区似乎是可行的方法

标签: caching google-bigquery database-partitioning


【解决方案1】:

感谢您的反馈。在这一点上,我们不支持每个分区的缓存。我已经为此记录了一个内部功能请求。

【讨论】:

  • 太好了,感谢您的澄清,希望它很快就会成为一个功能!
  • @Pavan,当使用日期分区表和流式插入时,不支持缓存可能也不起作用?当新的流式数据进入时缓存静态分区真的很有用
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